prompt于AI,正如菜单于大厨

给出一个精确、直接而且详细的 prompt,就像是在一份详尽的菜单上下达了明晰的命令,让 AI 这位大厨可以更好地理解人类的需求

1. 引言

大家好,我是小❤,一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。

上周末在家,外面正下着雨呢,就想了解最近几天的天气情况。

恰巧手机在充电,于是打算问智能音箱小艺,但好巧不巧嘴瓢了一下,脱口而出的是:“小艺小艺,天气不错吗?”

结果,它对我说:“无论是晴天雨天,希望你可以安好每一天!”

prompt于AI,正如菜单于大厨

这就是指令(prompt)含糊导致的问题,除了我们的智能家具,目前如火如荼的 AI 大模型也是如此,它们的“聪明”程度远远超过了智能音箱,但同样需要清晰的 prompt。

让我们看看编写 prompt 有哪些小窍门,让 AI 不仅可以给我们报对天气,还能给我们讲个笑话。

2. 明确性与精确性

首先,指令必须明确无误,就像是在编程时定义变量,不清晰的指令就像模糊的变量名,既难以理解又容易产生错误。

prompt于AI,正如菜单于大厨

AI 是个知识库

比如,当我们想和 AI 聊天时,我对它说:“给我一点水”。

它马上回复说:“空气湿润,这就是一点水吧?”

朋友们,明白了吗?AI 也许机智,但需要的一定是明确的指令。

给“直AI”一点耐心

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再比如,我对它说:“讲个笑话来”。它回我:“一个程序员进了酒吧,然后……出现了错误”。是的,AI 的逻辑是直线的,它不懂拐弯抹角。

所以,交流时必须明确到点子上,比如:“提供一个幽默故事,主角是程序员,在酒吧的逗趣遭遇”。这样,AI 就能给出具体的结果。

善用标点符号

在对话中,我们不仅可以自定义分隔符,也可以利用 LLM 本身的标点,写出更简洁明了的 prompt,比如 OpenAI 中的示例文档。

效果较差 ❌:

将下面文本总结出几个最关键的要点。

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效果更好 ✅:

将下面文本总结出几个最关键的要点。

文本:”””{text input here}”””

善用 AI 本身支持的分隔符,可以让模型更容易理解我们的意图。

AI 就像处在成长期的孩子,告诉它“要东西就要说清楚要什么”,不否定它的好奇心,却也要引导它明白。

准确性不是可有可无的礼节,而是有效沟通不可或缺的基石。

3. 分步构建

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如果你要 AI 渲染出蒙娜丽莎的 3D 图像,你得分步骤来,先解释 2D 和 3D 的区别,再说明蒙娜丽莎的特征,最后才是将这两者结合。

和 AI 交互就像做一道复杂的菜肴,你得按部就班。

懂得太多的 AI 不一定能理解你

举个例子,有一次我对 AI 说:“讲一个宇航员在太空的故事”。结果它给我来了一串专业的航天器术语表。我恍然大悟,这就像是向一个新手解释如何做菜,而开局直接告诉他学会分子烹饪一样,太过前卫,而且跳步太多。

后来我试着换了种说法:“我们先设定场景,一个宇航员漂浮在太空站外。第一步,描述一下他看到的地球;第二步,讲一讲他在太空走失的小故事”。

这次,它就给我叙述了一个宇航员眺望蔚蓝星球、误触喷气背包漂流的有趣而生动的故事。

分步构建的法则,不仅让 AI 更明白我们的要求,更让 AI 的答案变得有层次感,就像音乐的升级版,由单音变成了有节奏的旋律。

让 AI 逐步展现全貌,分步构建不仅是对它的指引,更是让复杂信息条理化的艺术。

4. 情景&角色模拟

利用条件模拟创造真实情景的预示,这可以帮助 AI 构建上下文,增进理解。

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时空旅行者的信件

举个例子,如果你需要 AI 帮你编写一封信,你可以这样指示:“假设我是个时空旅行者,我需要写一封信给 1945 年的我,告诉我明天将会下大雨” 。

这样一来,AI 不仅把握了需要编写信件的指令,同时根据你营造的时空旅行者角色,它会模拟出更具历史氛围和期望情景的内容,令整个文本更为贴近真实世界的细节。

角色扮演

同样地,你也可以给 AI 设定一个角色,比如你需要获取某些互联网大厂的面试经验,你可以在 prompt 一开始告诉它:

你是一个资深后台开发,精通……【角色背景】

现在问题是【输入问题】

你需要告诉我……【目标是什么】

要求是……【有哪些要求】。

情景和角色模拟不单是故事讲述的技巧,更是通往高效沟通的捷径。

5. 贴近实例

为 AI 提供一个具体案例,可以显著提高其执行指令的准确性。

数学问题的启示

就如向数学初学者教授难题一般,一个明确的数学实例能让理解和解决问题的过程事半功倍。

我曾经要求 AI 帮我生成一个关于市场营销的策略建议,开始时我说:“编写市场营销策略”。

结果大家肯定猜到了,AI 给出了一个非常通用的答案。

后来,我提供了一份具体的竞品分析报告,然后说:“基于这份分析报告,为一家想要增加市场份额的初创科技公司,编写一套定制的市场营销策略” 。

结果,AI 运用具体实例,输出了一份详细而创意十足的策略。

实例引导的方法,让 AI 更好地锚定于特定情况,将一般性理论应用于具体的场景。

6. 互动反馈

互动反馈是 AI 学习进步的催化剂。

培养智能的植物

就像与一棵植物沟通,我们需要不断地修剪和引导,AI 也是一样。起初,我要求 AI 给出一些关于提高工作效率的建议,它给出了一些基本的时间管理技巧。

这些虽然有用,但并不全面。

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于是我开始反馈,指出想要深入了解心理层面的影响等等。随着几轮的反馈,AI 给出的建议不仅更加贴合我的需求,还融入了心理健康等多维度的考量。

互动和反馈,让 AI 能够更好地调整输出,更精准地满足用户的需求。

7. 循序渐进

近期的 AI 进展令人振奋,但我们也应该认识到,就如同人类学习,AI 也需要循序渐进。

慢慢来,进步更快

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期望 AI 一次就给出完美结果,就像想让刚学走路的孩子马上跑马拉松一样不现实。

在使用 AI 时,我们可以逐渐增加任务的复杂性。比如,在用 AI 写文章时,我会先从简单的概念开始说起,然后逐渐深入到更复杂的理论,最后指向实际应用。

通过不断练习,AI 就像习惯于解决复杂问题的人类思维,让它的能力在不断的挑战中成熟。

8. 小结

讲解 prompt 的文章有很多,而文中所述的这六大原则也并非一成不变。

为了与 AI 协作提供了一个有力的出发点,我们需要始终记得,良好的交流和明确的指示是大模型呈现其强大潜能的关键。

随着大模型的越发成熟,后续可能会涌现更多精通编写 prompt 的工程师,它们的目标就是通过这些原则来打破人与 AI 之间沟通的界限,让复杂的技术表述变得亲民而富有成效。

而目前,大模型不仅可以作为开发助手,还可以修简历,写广告,写论文。而另一个相似领域的 AIGC 已经可以画出精美的图片,在上个月发布的 sora 来看,AI 还可以生成 60s 的流程视频,质量还相当不错。

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这些 AI 工具的诞生,可能会让很多行业发生翻天覆地的变化。

而在与 AI 的合作中,给出一个精确、直接而且详细的 prompt,就像是在一份详尽的菜单上下达了明晰的命令,让 AI 这位大厨可以更好地理解人类的需求,为我们准备一顿丰盛的智能盛宴!

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画船听雨眠,沙漠倚云眠。码何为?曲肱而枕之

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